574A

#include <bits/stdc++.h>

#define LOCAL
#define ll long long
#define lll unsigned long long
#define MAX 1000009
#define mod 1000000007

using namespace std;
/*

题意:

想法:

*/
vector<int>a;
bool cmp(int x,int y)
{
    return x > y;
}
int main()
{
    //freopen("date.txt","r",stdin);
    int n,m;
    int ans,x;
    cin>>n;
    cin>>m;
    ans = m;
    for(int i = 0; i<n - 1; i++)
    {
        scanf("%d",&x);
        a.push_back(x);
    }
    sort(a.begin(),a.end(),cmp);
    while(1)
    {
        //cout<<a[0]<<endl;
        if(m<=a[0])//每次排序与数组最大值比较,如果小于等于本身自增,最大值自减
        {
            a[0]--;
            m++;
            sort(a.begin(),a.end(),cmp);
        }
        else
        {
            break;
        }
    }
    cout<<m - ans<<endl;
    return 0;
}

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
### 关于Proteus中AD574A的使用方法 AD574A是一款高性能、低功耗的8通道逐次逼近型模数转换器(ADC),具有12位分辨率。在Proteus环境中模拟该器件时,可以按照以下方式构建示例电路并实现功能验证。 #### 1. AD574A的主要特性 AD574A支持多种工作模式,包括单端输入和差分输入。其主要特点如下: - **分辨率**:12位。 - **接口类型**:并行数据输出。 - **采样速率**:最高可达200ksps[^4]。 #### 2. 示例电路设计 以下是基于Proteus环境中的AD574A与51单片机连接的一个典型应用实例: ##### 硬件连接说明 - 将AD574A的数据输出引脚(D0-D11)连接到51单片机的P0口。 - 控制信号线CE(芯片使能)、RD(读取控制)分别连接至51单片机的I/O口或其他专用控制引脚。 - 输入模拟信号通过AIN0-AIN7任意一个通道接入AD574A。 ##### 软件初始化流程 为了正确配置AD574A,在程序启动阶段需完成必要的设置操作。例如,定义相应的寄存器地址以及指定所需的转换参数。 ```c #include "reg51.h" sbit CE = P2^0; // 定义CE管脚 sbit RD = P2^1; // 定义RD管脚 void Init_AD574A() { CE = 1; // 初始化状态 RD = 1; } uint16_t Read_ADC() { uint16_t result = 0; CE = 0; // 启动转换过程 RD = 0; // 开始读取数据 result |= (P0 & 0xFF); // 获取低位字节 RD = 1; // 结束当前传输周期 result <<= 8; // 移位准备接收高字节部分 RD = 0; // 继续读取下一个字节 result |= (P0 & 0xFF); CE = 1; // 停止访问设备 return result >> 4; // 返回最终结果,调整为实际有效范围内的数值 } ``` 上述代码片段展示了如何利用C语言编写针对AD574A的操作函数`Read_ADC()`来获取转换后的数字量值[^5]。 #### 3. 测试与调试技巧 当搭建好硬件模型之后,可以通过改变施加给AD574A的不同电平等级来进行测试观察波形变化情况;另外也可以借助虚拟仪器工具如Oscilloscope查看实时采集曲线图以便进一步分析判断系统性能表现是否满足预期目标需求。 ---
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